投稿者 global-ai-media 
OpenAIが自社内の7万を超えるデータセットを管理・分析するために開発したAIエージェント「Kepler」。この事例は、次世代モデルの性能もさることながら、膨大な社内データに埋もれる日本企業にとって「データへのアクセシビリティ」をどう確保すべきかという重要な問いを投げかけています。本稿では、Keplerの概要と、そこから読み取れる日本企業のデータ活用戦略について解説します。
「データを探す」コストを削減する内部エージェントの正体
報道によると、OpenAIは社内に散在する70,000以上の複雑なデータセットを従業員が効率的に検索・利用できるよう、「Kepler」と呼ばれる内部用AIプラットフォームを開発・運用しています。このツールは、ユーザーの自然言語による質問を理解し、適切なデータを特定した上で、自動的にSQL（データベース操作言語）を生成・実行するとされています。
特筆すべきは、このシステムが単なるキーワード検索ではなく、データの構造を理解し、クエリ（命令文）を自律的に組み立てる「エージェント（代理人）」として機能している点です。報道ではGPT-5クラスの次世代技術が活用されているとも言及されていますが、重要なのはモデルのバージョンそのものよりも、「AIが社内データの水先案内人になる」という実務的なユースケースです。
Text-to-SQLによるデータ民主化の可能性
Keplerのようなシステムの中核にあるのは、「Text-to-SQL」と呼ばれる技術です。「先月の地域別売上を出して」とチャットに入力するだけで、AIが裏側で複雑なデータベースへの問い合わせコードを記述し、結果を返します。
日本企業の現場では、マーケティング担当者や経営企画担当者が欲しいデータを入手するために、IT部門やデータアナリストに抽出依頼を出し、数日待たされるという光景が日常的に見られます。こうした「非エンジニア」が、SQLの知識なしに直接データベースと対話できるようになれば、意思決定のスピードは劇的に向上します。これは、少子高齢化による人手不足に悩む日本企業にとって、業務効率化の強力な切り札となり得ます。
日本企業が直面する「データ整備」と「ガバナンス」の壁
しかし、単に高性能なLLM（大規模言語モデル）を導入すれば、すぐにKeplerのような環境が実現するわけではありません。ここで立ちはだかるのが、日本特有の「レガシーシステム」と「属人化したデータ管理」の問題です。
AIが正しくSQLを書くためには、データベースのカラム名やテーブル定義が論理的かつ明確である必要があります。もし社内システムの項目名が「data01」「temp_table」のような意味不明な名称で管理されていたり、定義書が更新されていなかったりすれば、最新のAIであっても正しいデータを引き出すことは不可能です。これを「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」と呼びますが、生成AI活用においてもこの原則は変わりません。
また、セキュリティとガバナンスも重要です。誰でもあらゆるデータにアクセスできる状態は、情報漏洩のリスクを高めます。役職や部署に応じたアクセス権限をAIエージェントにどう遵守させるか、という設計も不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
OpenAIのKeplerの事例は、AI開発企業だけの特殊な話ではありません。これは「社内ナレッジマネジメント」の未来形です。日本企業がここから学ぶべき実務的なポイントは以下の3点です。
1. データカタログとメタデータの整備が急務
AIにデータを扱わせるためには、人間が読むためのドキュメント以上に、機械可読性の高いデータカタログ（データの地図）が必要です。AI導入の前に、まずは「どこに何があるか」を整理する地道なDX（デジタルトランスフォーメーション）が求められます。
2. 「Human-in-the-loop」による品質保証
AIが生成したSQLや分析結果は、必ずしも100%正確とは限りません。特に経営判断に関わる数値においては、AIの出力を鵜呑みにせず、専門家が検証できるプロセス（Human-in-the-loop）を業務フローに組み込む必要があります。
3. スモールスタートでの検証
いきなり全社規模で導入するのではなく、特定の部署や特定のデータセット（例：営業日報や顧客対応ログなど）に限定して、検索・分析エージェントを構築・検証することをお勧めします。
AIは魔法の杖ではありませんが、適切なデータ基盤と組み合わせることで、組織の知的生産性を飛躍的に高めるパートナーとなります。Keplerのような「社内データエージェント」の構築は、今後の企業競争力を左右する重要なテーマになるでしょう。